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深度科学:下一个风口已经到来

天使茶馆  · 公众号  ·  · 2018-05-25 18:00

正文


第二次世界大战之后,美国崛起成为世界霸主,在20世纪后半叶延续了几十年的高速经济增长。以上都是因为这两件事在二战后的繁荣发展:深度科学与风险投资。深度科学革命和风险投资崛起互相支持,造就了美国这个至今仅存的超级大国。


本文我们将深入讨论深度科学的巨大力量、风险投资如何帮助深度科学创业公司,以及美国的步入歧途和我们的机会。


01

深度科学:推动人类进步的动力


深度科学,是对人类进步有重大影响的前沿科学技术,始终在进行着“创造性破坏”。深度科学革命的历程已有300多年历史,可回溯至1687年牛顿发表的重要文章“基本原理”。当然也包括美国在二战后所乘借的计算机科学革命,以及21世纪的互联网革命。


1)哪些科学是深度科学?


深度科学的传统学科包括物理学、化学、生物学、天文学和计算机科学。 如今商界最熟悉的计算机科学,在21世纪互联网革命中依然发挥着重要的基础作用,运算能力的提升是一切互联网科技创新的基础。


在应用层面,深度科学的核心领域包括 材料科学和计算机科学(半导体和电子)、生命科学(医疗健康和农业)、能源和跨界技术 。我们熟悉的人工智能、量子计算和纳米计算机都正在投入应用的过程当中。



2)深度科学发展史?


因为细述历史实在是冗长枯燥,所以我们做了一个列表,将产生重大影响的科学家和成果简单陈列如下,各位一目了然。


16 世纪

尼古拉·哥白尼———日心说


17世纪

约翰尼斯·开普勒———行星运动三大定律

伽利略·伽利雷———望远镜

勒内·笛卡儿———因果原理

艾萨克·牛顿———经典力学


18 世纪

皮埃尔-西蒙·拉普拉斯———天体力学、概率论


19 世纪

开尔文———热力学

迈克尔·法拉第———电磁学和电化学

詹姆斯·克拉克·麦克斯韦———电磁的经典理论

路德维格·玻尔兹曼和詹姆斯·克拉克·麦克斯韦———统计物理学


20 世纪

马克斯·普朗克等人———量子力学

阿尔伯特·爱因斯坦———相对论

克劳德·香农———信息论

爱德华·罗伦兹———混沌理论

默里·盖尔曼等人———复杂理论


3)从分配到增长——深度科学挑战经济秩序


深度科学的发展是个良性循环:科学发展催生新的创新技术,新的技术又激发新的科学思想。深度科学催生了机器时代,从而产生了蒸汽机,蒸汽机又促进了热力学的进步,从而进一步推动了科学发展。


在古典经济理论当中,人们更喜欢谈论财富分配,而非创造。经济学家们把技术变革放在模型之外,根本无法解释这种动力。 深度科技革命打破了这一思想——就是不断推动突破和增长,依靠增长来改写经济。


举个例子,19世纪电力照明的出现,让照明便宜了1000倍,丰富度和可承受性增加了100万倍。工业革命之后,纺纱效率提升25倍,印刷装订效率提高212倍,螺钉生产效率提高4032倍。如今我们的生活水平早已超越了18世纪的国王。



02

深度科学风险投资


1)风险投资崛起


风险投资,二战后在美国崛起,很多现在的消费者视为理所当然的技术和企业,都是风险投资的成果,包括安进、苹果、基因泰克、谷歌、惠普、英特尔和微软。


为什么说风险投资非常重要呢? 因为深度科学创业的周期长、投资多、风险大,只有风险投资能接受: 电子和半导体的规模化及制造阶段通常需要5 ~7 年的时间、7500万~1.5 亿美元成本;新能源技术商业化的成本在4 亿~10 亿美元之间;而医疗行业将一种新药推向市场需要18亿美元。


风险资本家拥有一种独特的技能,有助于促进深度科学技术的发展和商业化。正如早在20 世纪40年代熊彼特在美国风险投资行业发展的初期注意到的,技术的可能性是一个未知的大海。事实上,正是这种技术的未知潜力,吸引着风险投资家在深度科学中谋求资本化。


2)创新:从科技突破到商业化的三个阶段


将深度科学从研究实验室推向市场商业化,需要经历三个阶段:早期发展、规模化及制造、收入增长。


早期发展:公司设立、管理团队组建、知识产权谈判、首次融资以及制定业绩指标。 对科研(创新)人员来说就是发表论文、发布结果、早期生产、证明价值的突破性创新阶段。这一阶段的资金来源于创业者自己,以及天使投资人。


规模化及制造:规模化制造、工厂集成、实验设施以及监管审批。 在一项新技术进入实际制造并最终规模化之前,每个阶段都需要经历漫长和艰难的过程。成功的制造和规模化,所需要的资源远远多于早期开发所需的资源。在这一最为艰难的阶段,风险投资开始加入。


收入增长:推向市场及面对客户。 对深度科学来说,价值拐点的增长速度会比收入增长更快。对于大多数深度科学技术来说,直到第三阶段,价值才会被许多投资人认可。对于大多数深度科学公司来说,在增加收入和实现利润之前,必须投入大量资金。


3)风险投资,创新的”衣食父母“


在过去的半个世纪里,与风险投资人及研发型企业密切合作的创业者,将资源投入到研发中,激发了社会的经济活力。创业者是创新的推动者,风险投资人通过提供资本资源和经验来促进其创新。创业经济的基础是将创意转化为发明,然后转化为有组织的商业活动。 创业者将经济资源从低生产率的领域转移到生产率更高、收益更高的领域,而风险投资是这些创业者的主要资本来源。


创新涉及大量的不确定性、创造力和机遇。 传统的风险投资商业模式接受这些要素,风险投资的蓬勃发展,伴随着在不确定性和人类创造力上的冒险。 创业者将科学产品和服务商业化,通常需要大量资金来推动业务,财务风险投资人和企业风险投资人为创业者提供资金、战略指导和管理协助。 尽管风险投资模式并不完美,但它已被证明是一种非常成功的做法。


对于世界上一些最具活力和创新性的公司,风险投资在其融资方面发挥了重要作用,包括安进生物医药公司、苹果公司、雅达利游戏公司、D-Wave 系统公司、基因泰克公司、谷歌公司、英特尔公司以及特斯拉公司。风险投资催生了一些有活力的产业,例如微处理器、电子游戏、计算机、生物技术和互联网。


03

深度科学创业启示录


1)科技创业发展史



上图是早期风投-科技发展的时间表,在其中我们可以看到很多熟悉的名字:洛克菲勒、惠普、仙童半导体、英特尔、红杉资本、斯坦福大学和麻省理工学院。 这就是深度科学投资的基因:高校里的学术精英和金融界的探险家们携起手来颠覆世界的故事。 下面这个故事也颇具代表性:


1976 年,当来自安培公司的两名工程师想要发展雅达利游戏公司(雅达利称霸美国电子游戏市场时,任天堂风靡全球的红白机还尚未问世)时,他们找到了创立红杉资本的唐纳德·瓦伦丁。瓦伦丁意识到,这些新型的强大的硅芯片可以使计算机的运算能力大幅提升,让游戏从弹球机和硬币游戏时代进入电子时代。今天的电子游戏产业继续受益于计算机运算能力的日益增长,当年这也使得雅达利游戏公司一步步实现腾飞。


瓦伦丁还意识到,微处理器的发展将会创造出个人电脑领域的全新产业。 1977 年,雅达利游戏公司的“Breakout”游戏设计师史蒂夫·乔布斯为他和史蒂夫·沃兹尼亚克一同创办的一家小型计算机公司寻找投资。瓦伦丁将乔布斯介绍给了小迈克·马库拉——他从自己口袋掏了25 万美元进行投资。 正是这三人,创立了最初的苹果电脑公司。 1978 年,苹果电脑公司获得了第一笔风险投资,投资方包括红杉资本等。


2)科技创业公司的危机


好景不长,软件开始“吞噬世界”。20世纪末的美国互联网泡沫粉碎是引爆点。之前,深度科技公司可以广泛获得风险投资,但是现在,创业融资主要集中在软件和所谓的“创意商业技术”上(如媒体、娱乐和金融服务)。 随着风险投资机构转向投资软件驱动的互联网和媒体项目,对于那些将深度科学创新进行商业化的创业者,资金来源是很匮乏的。


2014 年,计算机科学领域的投资交易只占美国风险投资总数的6%,远低于1985 年的30%。除了生物技术和医疗设备外,目前在其他深度科学领域,美国很少有风险投资活动。正如深度科学创业者、Nantero 联合创始人兼首席执行官格雷格·施默格尔曾经说的那样,“硅谷”对“硅”不再感兴趣了。


社交媒体的兴起,吸引了越来越多硅谷的风险投资。 在目前的环境下,社交媒体创业公司在不到三年的时间里,就可以获得数亿甚至数十亿美元的回报。这个时代见证了例如优步这样的软件App 及其他所谓“及时满足”服务公司和移动互联网公司的迅速崛起。


我国的社交媒体类APP创业公司发展速度有过之而无不及,然而这些”创新“”创业“永远成不了发展进步的源动力——不但取代不了,而且始终依赖那些看似枯燥的深度科学。 这是危机,也是转机,谁能够抓住下一个深度科学的发展起爆点,谁就能重演美国在二战之后的发展奇迹!



04

未来的深度科学创业方向


随着不久前人工智能的第三次浪潮,以及更久之前就铺垫下的量子科学发展,深度科学的创业机会如井喷一般涌现。我们迎来了17~18世纪的机械机器、19~20世纪的电气机器之后的第三个机器时代——智能机器时代。


与量子科学有关的机器与牛顿时代或法拉第及麦克斯韦时代的机器不同。 今天出现的量子机器,不仅增强了人类的物理能力,而且增强了我们的心智能力。 提升人类心智能力范围的机器的发展,有可能引发一波创造性破坏浪潮,将有望改变生产的形态。教育、医学、研究、知识的获取和分配、沟通、财富创造以及政府行为等都可能受到影响。


随着量子物理学越来越深入到计算技术,以及计算机变得更加智能,我们看到了一系列变革性科学创新的潜力,它们有能力点燃和推动经济增长。 我们提供了部分深度科学创业投资机会的清单,这一清单只会不断扩展:


  • 量子计算机

  • 神经计算机

  • DNA 计算机

  • 机器人学

  • 人工智能/ 机器学习

  • 电动车

  • 氢燃料电池

  • 碳纳米管存储设备和晶体管

  • 纳米太阳能电池

  • 下一代纳米材料电池和储能

  • 纳米材料水过滤和海水淡化

  • 增材制造/3D打印

  • 物联网







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